Scheint wirklich hoch zu sein, aber das ist für mich nicht intuitiv. Kann jemand bitte erklären? Ich bin sehr verwirrt von diesem Thema und würde mich über eine detaillierte, aufschlussreiche Erklärung freuen. Vielen Dank im
Ich habe den Begriff Interaktion immer im Kontext der Regression gelesen. Sollten wir auch Interaktionen mit verschiedenen Modellen berücksichtigen, z. B. knn oder svm? Wenn es , 100 oder noch mehr Funktionen gibt und sagen wir 1000 Beobachtungen, was ist der übliche Weg, um nützliche...
Es folgt ein Auszug aus Bolstads Einführung in die Bayes'sche Statistik . Für alle Experten da draußen mag dies trivial sein, aber ich verstehe nicht, wie der Autor zu dem Schluss kommt, dass wir keine Integration durchführen müssen, um die hintere Wahrscheinlichkeit für einen Wert von zu...
Bei der Implementierung von Rubins Kausalmodell ist eine der (nicht testbaren) Annahmen, die wir brauchen, Unbegründetheit, was bedeutet ( Y.( 0 ) , Y.( 1 ) ) ⊥ T.| X.(Y.(0),Y.(1))⊥T.|X.(Y(0),Y(1))\perp T|X Wo die LHS die Kontrafakten sind, ist das T die Behandlung und X sind die Kovariaten, auf...
Betrachten Sie ein AR ( ) -Modell (der Einfachheit halber wird ein Mittelwert von Null angenommen):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Es ist bekannt, dass der OLS-Schätzer (äquivalent zum Schätzer für bedingte maximale...
Ich mache ein maschinelles Lernprojekt mit WEKA. Es ist eine überwachte Klassifizierung und in meinen grundlegenden Experimenten habe ich ein sehr schlechtes Maß an Genauigkeit erreicht. Dann wollte ich eine Funktionsauswahl treffen, aber dann hörte ich von PCA. Bei der Merkmalsauswahl...
Ich spreche hier von Matrizen von Pearson-Korrelationen. Ich habe oft gehört, dass alle Korrelationsmatrizen positiv semidefinit sein müssen. Mein Verständnis ist, dass positive bestimmte Matrizen Eigenwerte , während positive semidefinite Matrizen Eigenwerte ≥ 0 haben müssen . Dies lässt mich...
Meine eigentlichen Fragen sind in den letzten beiden Absätzen, aber um sie zu motivieren: Wenn ich versuche, den Mittelwert einer Zufallsvariablen zu schätzen, die einer Normalverteilung mit einer bekannten Varianz folgt, habe ich gelesen, dass das Setzen einer Uniform vor dem Mittelwert zu einer...
Es scheint etwas in unserem menschlichen Verständnis zu geben, das es schwierig macht, die Idee der Varianz intuitiv zu erfassen. Im engeren Sinne ist die Antwort unmittelbar: Das Quadrieren wirft uns von unserem reflexiven Verständnis ab. Aber ist es nur die Varianz , die Probleme aufwirft, oder...
Ich möchte die Hyperparameter von XGboost mithilfe der Kreuzvalidierung optimieren. Es ist jedoch nicht klar, wie man das Modell erhält xgb.cv. Zum Beispiel rufe ich objective(params)von an fmin. Dann wird das Modell montiert dtrainund validiert dvalid. Was ist, wenn ich KFold Crossvalidation...
Die optimale Hyperebene in SVM ist definiert als: w⋅x+b=0,w⋅x+b=0,\mathbf w \cdot \mathbf x+b=0, wobei den Schwellenwert darstellt. Wenn wir eine Abbildung ϕ haben, die den Eingaberaum auf einen Raum Z abbildet , können wir SVM in dem Raum Z definieren , in dem die optimale Hiperplane...
Die Faktorenanalyse verfügt über verschiedene Rotationsmethoden wie Varimax, Quartimax, Equamax, Promax, Oblimin usw. Ich kann keine Informationen finden, die ihre Namen mit ihren tatsächlichen mathematischen oder statistischen Aktivitäten in Beziehung setzen. Warum heißt es "equa-max" oder...
Ich versuche, einen dieser beiden Tests auszuwählen, um gepaarte Daten zu analysieren. Kennt jemand Faustregeln, welche im Allgemeinen zu wählen
Ich mache eine Datenvorverarbeitung und werde danach ein Convonets auf meinen Daten erstellen. Meine Frage lautet: Angenommen, ich habe einen Gesamtdatensatz mit 100 Bildern. Ich habe den Mittelwert für jedes der 100 Bilder berechnet und ihn dann von jedem der Bilder subtrahiert, dann in Zug- und...
Ich versuche, mich mit dem Ergebnis des Bayes-Theorems zu beschäftigen, das auf das klassische Mammogramm-Beispiel angewendet wurde, wobei die Drehung des Mammogramms perfekt ist. Das ist, Inzidenz von Krebs: .01.01.01 Wahrscheinlichkeit einer positiven Mammographie bei Krebs des Patienten: 111...
Ich möchte Deep Learning verwenden, um eine binäre Erkennung von Gesichtern / Nicht-Gesichtern zu trainieren. Welchen Verlust soll ich verwenden ? Ich denke, es ist SigmoidCrossEntropyLoss oder Hinge-loss . Stimmt das, aber ich frage mich auch, ob ich Softmax verwenden soll, aber nur mit zwei...
Ich habe eine App, die durch eine vierstellige PIN geschützt ist, und der Benutzer hat fünf Anmeldeversuche erhalten, bevor das Konto gesperrt wird. Jetzt möchte einer meiner Kunden die Sicherheit "stärken" und sich für eine andere Lösung einsetzen: sechsstellige PIN NEIN "gleiche Ziffer...
Also hatten wir Secret Santa bei der Arbeit. Wir sind 8 Leute. Wir wechselten uns ab und zogen ein kleines Stück Papier aus einer Schüssel mit einem Namen darauf. Einzige Regel: Wenn Sie Ihren Namen ziehen, müssen Sie das Stück Papier wieder in die Schüssel legen und es erneut versuchen. Nennen wir...
Das heißt, um eine sequentielle Analyse (Sie wissen nicht im Voraus genau, wie viele Daten Sie sammeln werden) mit häufig verwendeten Methoden durchzuführen, ist besondere Sorgfalt erforderlich. Sie können nicht einfach Daten sammeln, bis der p-Wert ausreichend klein wird oder ein...
Ich benötige einen Algorithmus, um eine binäre Suche durchzuführen, wenn der Test bei jedem Schritt das falsche Ergebnis liefern kann. Hintergrund: Ich muss die Schüler auf den am besten geeigneten von 12 Schwierigkeitsstufen bringen. Der derzeitige Ansatz ist Brute Force und stellt 60...